Dans un âge numérique dévastateur, l'importance de la question de l'analyse de données exacte proposée, et même le succès général de la société. La collecte de toutes les informations existantes non seulement importantes, compte tenu de la préparation des données et de l'utilisation des moyens appropriés, est devenue une valeur indispensable pour développer des stratégies commerciales réussies.
signifie, mais la plupart des entreprises sont actuellement dans la crise d'analyse des données. Bien que le tissu ait dépensé des millions de données pour collecter et analyser des données à l'aide de différents outils d'analyse de données, il semble que la plupart des personnes soient difficiles à utiliser ces données de manière réalisable, rentable.
Porter la bonne question par rapport à une analyse de données plus importante
mais peu importe la manière dont les infrastructures informatiques améliorées, vos données vous fourniront la solution effectuée à moins que vous n'ayez posé de problèmes spécifiques liés à l'analyse des données. à GIAjuster la conversion de données en décisions commerciales, vous devez être prêt à faire face avant de commencer le processus de collecte de données. Selon la stratégie, les objectifs, les budgets et les clients cibles de la société, une série de problèmes doivent être préparés, vous aidera à analyser les données lisses et à vous aider à obtenir des idées profondes.
Avant de démarrer n'importe quel travail, vous devez prendre les étapes les plus importantes: préparer soigneusement les données pour tout type d'analyse. De cette manière, les employés de votre entreprise auront une archive du système clair, enfin chConvertir en une perspicacité réalisable.
Cela peut inclure plusieurs processus, tels que l'analyse sommaire des données, la gestion de la qualité des données ou le nettoyage des données, mais nous nous concentrerons sur les conseils et la question pour obtenir la solution la plus efficace lors de l'analyse des données. Le programme pour atteindre des stratégies commerciales efficaces.
Aujourd'hui, de grandes données relatives aux interruptions commerciales. L'organisation n'est pas seulement pour le succès, mais également la lutte contre la survie. Si vous voulez survivre, cela agira. Ici, nous examinerons un exemple de problèmes d'analyse de données et expliquerons chaque exemple détaillé.
Lorsque vous envisagez votre secteur et votre entreprise, essayez de surmonter les concurrents, vous devez identifier les problèmes de données. L'identification ne suffit pas à causer des erreurs, affectant directement l'efficacité des entreprises, les résultats globaux et les problèmes.
Assurez-vous de ne pas tomber inutile "alors", des pièges de traitement de données etAidez-vous à commencer avec le processus de décision du pilote de données approprié et vous pouvez obtenir une perspective professionnelle réalisable.1 Voulez-vous savoir quoi?
Il est préférable d'évaluer votre entreprise. Dans l'ensemble de la société, d'accord avec le KPI le plus pertinent de votre entreprise et leur croissance. Étudiez différents exemples de KPI, puis comparez-les avec votre propre exemple. Pensez à ce que vous voulez grandir. Pouvez-vous affecter ce développement?
Déterminez où vous pouvez changer. Si quelque chose peut être changé, il n'y a aucune signification des données. Toutefois, si vous trouvez une chance de développer et de constater que vous pouvez améliorer considérablement vos performances professionnelles, le logiciel du panneau de contrôle KPI peut être un investissement sage, vous pouvez suivre vos principaux indicateurs de performance et fournir une vue d'ensemble de la transparence des données de l'entreprise.
TSuivez ce qu'il faut considérer quel est votre objectif et quelle décision sera promue. Depuis l'analyse, que pensez-vous, que pensez-vous réussir? Ces problèmes d'analyse de données d'introduction sont essentiels pour vous guider pendant le processus et vous aider à vous concentrer sur les principales idées.
Vous pouvez commencer une variété d'emplois pour discuter et modifier des instructions pour détecter des problèmes spécifiques, ce qui peut vous aider à mieux comprendre les idées spécifiques que vous souhaitez obtenir.
Considérez cela avec un exemple et amusez-vous à travers certains exercices imaginatifs.
En supposant que vous puissiez vous contacter, vous pouvez comprendre un elfe d'affaires polyvalent à l'avenir. C'est la "lumière Aladin" reflétant une plate-forme d'analyse de données parfaite à travers sa magie.
Vous: Dan! A très heureux, mon ami. Je ne sais pas si vous êtes vrai
Dan: Eh bien, je n'ai vraiment aucun problème. Quel est votre premier problème d'analyse de données? Vous: OK, j'espère que vous pourrez me dire comment augmenter vos revenus dans notre entreprise.
Dan: C'est un problème très difficile, mais je pense que je vais répondre. Comment pouvez-vous améliorer votre revenu? Vous pouvez définir des partenariats avec certaines des principales influences, vous pouvez créer des incitations des ventes, vous pouvez l'essayer pour les plus gros clients fournissant des services supplémentaires. Vous pouvez faire beaucoup de choses. Ok, comme ça. Vous avez deux questions.
Dan: J'ai pleinement répondu à votre question. Peut-être devriez-vous demander mieux. Vous: Si je perds mon problème sur l'entreprise magique elfe, mon patron sera en colère. ÉtrangeJe suis deux, seulement deux ... bon, je sais! Elf - Pour réussir mon entreprise, je devrais vous demander quoi? Dan: OK, vous n'êtes toujours pas bon à cela, mais je serai très bon car vous n'avez qu'un problème d'analyse de données. Entendre un bon ami - je viens de dire.
La clé de bonnes questions d'analyse de données proposées.
DAN Data: Tout d'abord, vous voulez votre problème très spécifique. Plus spécifiquement, les réponses les plus précieuses (et plus réalistes).
Par conséquent, vous devez demander: "Quels canaux devrions-nous nous concentrer pour augmenter votre revenu sans augmenter les coûts et améliorer la marge bénéficiaire?" Au lieu de demander "comment puis-je augmenter le revenu?" Encore mieux: "Quelles activités marketing que j'ai faites ce trimestre ont gagné le meilleur revenu de placement, comment dois-je le copier avec succès?"
Lors de l'analyse des données, ces questions importantes seront nécessaires pour déterminer la prochaine stratégie de votre société de développement. Nous faisionsEn utilisant des exemples de marketing, mais chaque ministère et secteur peuvent bénéficier du processus de préparation de données approprié. En utilisant plusieurs analyses, vous pouvez inclure différents aspects et identifier des méthodes d'accès spécifiques.
2 Les indicateurs d'évaluation peuvent vous aider?
Vous pouvez penser de cette façon: l'utilisation intelligente des entreprises est de voir clairement la réalité, de prendre une décision favorable d'aider les entreprises à prospérer. Le problème doit être demandé lorsque l'analyse des données est une trame, vous permettant de vous concentrer sur des aspects spécifiques des pratiques commerciales.
Après avoir un problème d'analyse de données, vous avez besoin d'indicateurs d'évaluation possibles. Par exemple, supposons que vous souhaitiez voir quelle campagne PPC au cours du trimestre précédent est la meilleure. Lorsque Dat Dan nous rappelle, le sens de "essayer de faire" est trop vague et ne peut pas être utilisé. Quel est le meilleur à faire? Augmenter le salaire? Promouvoir les bénéfices? Fournir le plus grand revenu de placement? Fournir des abonnés par courrier électronique bon marchéẤk?
Tous ces indicateurs d'évaluation peuvent être des options valides. Il vous suffit de choisir le bon produit d'abord et de rejoindre l'accord dans toute la société (ou du moins dans votre département).
Faites-nous savoir cela à travers un exemple simple.
Vous êtes une entreprise de vente au détail, vous souhaitez connaître les produits de vente, les emplacements de vente et le temps - N'oubliez pas d'analyser des questions spécifiques de données? Dans l'exemple ci-dessus, il est clair que le montant des ventes est effectué pendant le temps vous a donné le temps nécessaire pour augmenter ou diminuer - vous pouvez obtenir une réponse spécifique KPI.
Après cela, vous pouvez comprendre le problème plus profondément et créer d'autres opportunités de vente et identifier des champs qui affectent les ventes globales du produit.
Maintenant, continuons à explorer l'une des questions de données les plus importantes - Source de données
3 de vos données, où est-ce?
Jusqu'à présent, vous avez choisi unNombre de problèmes d'analyse de données et trouver les indicateurs d'évaluation d'eux. Notre prochaine étape consiste à déterminer la source de données de toutes les données, à sélectionner le champ requis et à laisser de l'espace pour que des données puissent être nécessaires à l'avenir et de collecter toutes les informations dans un point géographique. Dans cette étape, la source de données a une attitude ouverte - toutes les pièces, les ventes, les finances et la V.V. Il est possible de fournir des informations détaillées.
Si vous sentez que beaucoup de données sont très compliquées, ne vous inquiétez pas. Notre prochaine étape consiste à "éditer" ces sources et à s'assurer qu'ils ont une norme, vous débarrasseront de certaines options utiles.
Cependant, nous créons maintenant un brouillon. Vous pouvez utiliser CRM, Facebook et Google Analytics Data, les données financières de la société - Laissez votre imagination devenir déroutante. Il est également très significatif d'utiliser des logiciels intelligents commerciaux, notamment en raison du nombre d'ensembles de données dans les très grandes années récentes.N et des feuilles de calcul doivent obtenir des données de qualité supérieure nécessaires pour obtenir la solution intelligente rapide nécessaire aux données de qualité supérieure.
Quel ratio s'applique à vos différents ensembles de données?
AVERTISSEMENT: Il s'agit de la section "Expert de données". Si vous aimez ou n'avez pas beaucoup de sens pour vous, vous pouvez sauter cette section. Vous devez faire attention à différentes mesures de variables car cela affectera la technologie statistique que vous pouvez appliquer en analyse.
Les mesures de base ont quatre types
Nom: vous utilisez l'organisation de données dans des catégories non numériques qui ne peuvent pas être quantifiés ou ne peuvent pas classer ou comparer.
Exemple:Différentes couleurs
Différents fruits
Différents types de musiqueGraphpad reçoit une description de données:
"Vous pouvez demander aux patients d'exprimer leurs sentiments de 1 à 10 niveaux de douleur à la douleur. 7 points plus douloureux 5 pointset 3 points plus grands. Cependant, la différence entre les deux est 7 et 5 peut varier de 5 et 3. Ces valeurs indiquent uniquement. Un autre exemple est une classe de cinéma, de 0 à 5 étoiles.
Durée - Les données sont classées dans l'ordre et la distance entre ces catégories égales.
La comparaison directe peut être ajoutée, mais ne peut pas multiplier ni diviser les variables. Exemple: vitesse de la température. La température de Fahrenheit utilise la température Celsius. GRAPHPAD fournit à nouveau une explication faite: "La différence de température comprise entre 100 degrés et 90 degrés et 80 degrés et 80 degrés de différences de température sont les mêmes.
- avec les trois fonctions à l'échelle précoce.
Comme une échelle nominale, il fournit un catalogue pour chaque matériau. Les matériaux sont triés dans l'ordre et la distance entre les matériaux du milieu égaux et la signification est la même
à l'aide de la balance, vous pouvez Ajouter, réduire, diviser, multiplier ... toutVous devez utiliser pour générer une moyenne et avoir des choses intéressantes pour des données utiles. Par exemple: hauteur, poids, données de revenu, clients potentiels, réunions de clients.
4 Comment assurer la qualité des données?
Comme mentionné précédemment, les informations proviennent de nombreuses sources différentes, éventuellement de bonnes choses ou de mauvaises choses. Toutes les sources de l'entreprise sont motivées pour fournir des données. Déterminez donc que les informations seront utilisées et que la source d'informations doit être une priorité absolue pour l'analyse des données. L'un des problèmes.
N'oubliez
N'oubliez pas que votre problème d'analyse de données est conçu pour vous faire comprendre clairement la situation réelle, car cela est lié à votre entreprise avec de nombreux avantages plus profits. Si vous êtes inexact, vous verrez la distorsion de la réalité.C'est pourquoi l'étape suivante est le jeu de données "propre" pour supprimer des erreurs ou des informations obsolètes. Ceci est également ajouté aux donnéesPlus d'écoles pour le rendre parfait et utile. Cela peut être fait par des scientifiques de données ou seuls, en fonction de la taille de la société.
Un exemple très vif, une enquête intéressante pour les scientifiques de données a découvert que60% est utilisé pour organiser et supprimer des données.
19% sont utilisés pour collecter des ensembles de données.
9% Time est utilisé pour excaver les données pour dessiner des échantillons.
3% temps pour les ensembles de données de formation.
Le temps de 4% est utilisé pour améliorer l'algorithme.
5% de temps dépensé pour d'autres tâches. Parmi eux, 57% estiment que le processus de nettoyage des données est la formation la plus ennuyeuse et la plus forte. Si vous êtes un propriétaire d'une petite entreprise, vous n'avez peut-être pas besoin de scientifiques de données, mais vous devrez nettoyer les données et garantir les normes d'information appropriées. Oui, c'est très inconfortable, mais il y a beaucoup de choses très importantes dans la vie.
Complétez le travailPour assurer la qualité des données, vous avez créé des propriétés utiles vous-même, peuvent être converties, consolidées et des données via des méthodes statistiques, sont correctes.
5 Quelle technologie d'analyse statistique est appliquée?
Vous pouvez utiliser de nombreuses techniques d'analyse statistique. Toutefois, selon notre expérience, ces trois techniques les plus largement utilisées sont utilisées dans l'analyse des entreprises:Analyse de régression - Processus statistique, utilisé pour estimer les relations et les corrélations entre les variables.
Plus spécifiquement, l'analyse de régression peut aider les gens à comprendre à quel point les valeurs typiques des variables vont changer lorsque des changements variables et d'autres arguments restent fixés.
De cette manière, l'analyse de régression montre quelles variables sont liées à des variables et à des discussions sur ces relations. Normalement, l'analyse de régression est basée sur des données antérieures afin que vous puissiez apprendre quelque chose du passé à prendre de meilleures décisions.Avenir.
Analyse des groupes similaires - Il vous permet de comparer facilement le comportement des différents groupes ou clients similaires au fil du temps.
Exemple: , vous pouvez créer un groupe de clients en fonction du jour de la première date d'achat. Après cela, vous pouvez étudier les tendances dépenses des groupes similaires à différentes périodes de temps pour déterminer la qualité moyenne des clients dans le nombre moyen de clients, augmenter au fil du temps, pour vous pouvez comprendre rapidement la tendance du stockage des clients et des perspectives d'affaires.
prévisions Analyse et règles - En conséquence, il est basé sur l' analyse des ensembles de données actuelles et historiques pour prédire les capacités futures, y compris les options de remplacement et de l' évaluation des risques.
Aujourd'hui, comme les nerfs artificiels (ANN) et auto-récupération d'intégration moyenne mobile (Arima), série de temps, les méthodes simples saisonniers et données harnais a été utiliséG Spacieux en analyse de données. Nous les avons expliqués et considèrent-leur l'une des plus grandes tendances commerciales en 2021. La méthode que vous choisissez doit dépendre du type de données que vous avez collectées, des compétences et des ressources du groupe.
6 Qui est le dernier utilisateur que vous avez analysé le résultat?
Un autre problème important de votre analyse de données est l'utilisateur final, nous avons analysé. Qui sont-ils? Comment appliqueront-ils votre rapport? Vous devez comprendre l'utilisateur final, y compris:
ce qu'ils veulent apprendre des données
quels sont leurs besoins
leurs capacités techniquesCombien de fois pour évaluer si?
Comprendre les réponses vous aidera à déterminer le niveau de détail du rapport de données et les données requises. N'oubliez pas que les utilisateurs à l'intérieur et à l'extérieur ont des besoins différents.
Si ces rapports sont conçus pour votre propre entreprise, vous savez ou moins savoir quelles connaissances seront utiles pour les employés deVous et ils peuvent passer le niveau complexe.
Toutefois, si votre rapport sera utilisé par les parties externes, n'oubliez pas de suivre l'identité de votre entreprise. Le rapport visuel que vous leur fournissez devrait être facile à utiliser et à être réalisable. Votre utilisateur final sera capable de les lire et de les comprendre de manière indépendante sans aucun support informatique.
En outre: considérez l'état de l'utilisateur final. Font-ils partie des employés ou une partie de l'agence de gestion? Chaque type d'utilisateur a besoin et attend différemment.
Quels sont les 7 types de données sélectionnés?
Le calcul a été achevé, mais il n'a pas été complété. Vous pouvez avoir les idées les plus remarquables du monde, mais si votre introduction est médiocre, votre public cible ne recevra pas vos attentes.
Et, nous ne vivrons pas dans un monde, seules les données correctes sont toutes. Vous devez convaincre d'autres planificateurs de prise de décision dans l'entreprise, ces donnéesest:
IMPORTANT Important vouloir agir
Dans toutes ces zones, des outils de démonstration efficaces peuvent être utiles. Il existe des dizaines de chartes de données à choisir, vous pouvez empêcher toutes les opérations de traitement de données en sélectionnant des erreurs (par exemple, indiquant les modifications temporelles sur le tableau de cercle) ou plus avancé d'un autre traitement de données source en sélectionnant correctement le type de visualisation de données.
Il existe de nombreux outils de données visuels en ligne pour effectuer ces tâches difficiles. Ces outils peuvent élaborer efficacement des données et des résultats explicatifs. Facile à utiliser et leur libre-service est analysé selon la théorie de la théorie, analysant les comportements d'achat des consommateurs et en utilisant des données pour analyse sans analystes ni professionnels informatiques, devenez déjà une ressource précieuse dans les activités de gestion des données actuelles.
Ces outils peuvent vous aider à éviter des problèmes négligeables en personnalisant assezFlexible sur leurs fonctions et adapté aux problèmes de données analytiques, vous pouvez donc vous aider à éviter d'ignorer des problèmes importants ou de toute la stratégie d'entreprise.
L'intelligence artificielle déployée dans ces outils peut répondre à toute inhabituelle survient et envoie instantanément des alertes de données. La réception de ces avertissements peut également stimuler d'autres questions que vous proposez des données.
8 Quelles données dois-je choisir?
Continuez que nous avons mentionné ci-dessus, vous pouvez utiliser des outils de base et avancés. Si vous aimez les méthodes statiques traditionnelles, les feuilles de calcul peuvent vous aider, mais si vous avez besoin de modifier manuellement des données, effectuez régulièrement une analyse de base et avancée et des informations détaillées sur le temps réel et le journal automatique Fox, vous pouvez utiliser des outils modernes et professionnels. Passera la route.
Avec l'expansion des solutions de renseignement commerciales, des problèmes d'analyse des données seront proposés.Ce ne sera jamais aussi simple. Les fonctionnalités puissantes (telles que l'analyse de la plate-forme et le type de graphique avancé, la connexion de source de données rapide et facile et les fonctionnalités infinies interagissent avec les données utilisateur peuvent simplifier les processus complexes fidèles.
Quel que soit le type d'analyse dont vous avez besoin pour faire, le logiciel désigné jouera un rôle important dans la conservation de vos données et de votre "capacité".
De plus, le logiciel moderne n'aura pas besoin de mettre à jour manuellement les données de manière continue, mais fournira automatiquement un aperçu en temps réel pour vous aider à répondre Les principales questions et fournissent des plateformes stables et des prémistions à effectuer une bonne analyse.
9 J'ai toujours besoin de savoir?
L'un des principaux problèmes liés à l'analyse des données est la vérification avant la fin de la travail. Rappelez-vous, même si vous ne signalez pas de statistiques de cette manière, il est toujours incertain. Revoir les informations perdues et comment vous utilisez plus d'informations.News, vous devrez peut-être prendre en compte.
Vous pouvez déterminer des informations potentielles pouvant vous aider à prendre de meilleures décisions. N'oubliez pas non plus qu'en utilisant un simple point ou une feuille de calcul, vous pouvez ignorer des informations précieuses installées dans la politique commerciale.
retournez toujours à l'objectif initial et assurez-vous de regarder vos résultats dans l'ensemble. Vous veillerez à ce que le résultat final soit correct et qu'il n'y a aucune erreur dans ce processus. Dans cette étape, vous devriez vous concentrer sur les données analytiques:
du général, cela signifie-t-il? Si je vois des mesures de données?
Le résultat final est le même pour votre processus. Vous devez déterminer si les résultats sont corrects ou non, vérifiez les données et assurez-vous qu'il n'y a pas de grand espace d'erreur. Dans ce cas, il existe des problèmes avec le type d'analyse de données, tels que les problèmes mentionnés ci-dessus. Ces types de problèmes vous permettent de voir la situationGénéral de l'analyse de travail et détermine plus d'ajustement ou d'autres détails.
Vous pouvez également vérifier l'analyse de l'environnement et comparer les résultats en fonction des calculs manuels. S'il y a une différence très différente, certaines erreurs sont présentes, mais si le résultat devient correct, vous avez construit un environnement de données sain.
Effectuer des contrôles de numérisation de ce type de balayage certainement pas une chose facile, mais à long terme, cela n'apportera que des résultats positifs. De plus, si vous n'arrêtez jamais de remettre en question l'intégrité des données, votre évaluation de votre analyse sera plus saine et ordonnée.
Comment créer une culture basée sur des données?
Les données "sales" vous rend submergées.
Si vous êtes une petite ou une grande entreprise, les données peuvent expliquer le problème et vous pourrez écouter. Préparer des problèmes liés à l'analyse des données fournira des ressources précieuses et améliorera des stratégiesaffaires. Il fera également de meilleures décisions aux employés, créant ainsi un environnement commercial rentable pouvant aider votre entreprise à se développer. Le panneau de commande est une bonne méthode pour configurer une telle culture, telle que l'exemple suivant:
Pour exécuter l'entreprise, toutes les personnes de l'organisation sont réellement utilisées. Indépendamment de ce qu'ils travaillent, je dois savoir comment commencer à améliorer une analyse de données précise.
Ils doivent savoir pourquoi la première analyse de données est importante. Cependant, seul espoir et d'autres voudront effectuer une analyse des données auront prédéfini pour échouer. Honnêtement, demandez-leur d'utiliser une analyse des données (ne les montrera pas pour eux) qui n'est pas trop réussi.
Au lieu de cela, comme un problème. Pour vos utilisateurs internes, la routine d'analyse de la routine de données est inestimable pour optimiser vos performances professionnelles. Essayez de créer une culture du panneau de contrôle bénéfique dans la société.
L'analyse des données n'est pas un moyen de former vos employés et de déterminer qui est responsable de l'échec, mais leur fournit d'améliorer les performances et l'amélioration de soi.
11 Résumé Nous définissons uniquement le processus en 10 étapes, vous pouvez créer votre entreprise à l'aide du problème d'analyse de données exacte pour réussir.
Avec ces informations, vous pouvez présenter des problèmes qui peuvent vous aider à prendre des décisions commerciales importantes, puis à créer des infrastructures (et de la culture) pour résoudre ces problèmes avec des informations de données précises.Ce n'est pas simplement un bon problème pour voir le jeu de données, car si vous utilisez tous eux, vous pouvez développer de bonnes politiques de données complètes. De plus, si vous comptez sur des données, vous pouvez également en bénéficier et devenir une entreprise individuelle et axée sur les entreprises.
Résumé, il s'agit du problème de données le plus important:
Que voulez-vous trouver?
Vous utiliserez la norme K NAO? Pi peut vous aider?
Où vos données viendront-elles?Comment garantissez-vous la qualité des données?
Quelles techniques d'analyse des statistiques que vous souhaitez une pression?Qui est l'utilisateur final de votre analyse?
Quelles données devriez-vous choisir? Quel type de logiciel aidera? Qu'est-ce que j'ai encore besoin?
Comment créez-vous une culture de pilote de données?